pose-estimation

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私はarucoマーカーを使用し、単一のマーカーの姿勢を推定しようとしています。時々私は奇妙な大きな値を得ます。 Marker ID 2 : [-1.11133e+06, -918896, 3.3727e+06] , [-3.22862e+08, 4.49601e+08, -5.05835e+08] 誰かがこの問題を経験していますか？

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外部ポーズ推定値を使用して固定マーカー輪郭追跡を改善する

固定長方形マーカーに相対的な私の姿勢の推定値を思い付くようにするセンサーの配列があるとします。私はカメラからの画像でマーカーの輪郭がどのように見えるかについての推定をしています。輪郭をより良く検出するためにこれをどのように使用すればよいですか？私が克服しようとしている問題は、時には、マーカが、おそらくそれを横切る線によって閉塞されていることです。このように、2つの輪郭が残っています。合併すれば、

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ArUco Axisスワップ中に3dAxis

私は現在、プロジェクト用のArucoキューブディテクタを開発しようとしています。目標は、大型のArucoボードを使わずに、より安定した姿勢推定を行うことです。しかし、これが機能するためには、各マーカーの向きを知る必要があります。 draw3dAxisメソッドを使用して、X軸とY軸が同じ場所に一貫して表示されないことを発見しました。問題を示す動画は次のとおりです。https://youtu.be/g

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opencvのsolvePnPでは、objectPointsのために何を渡すべきですか？拡張現実アプリで

OpenCV docs for solvePnp 、私はimagePointsを知っているので、私は、シーンの画像を検出するが、私は（objectPoints）を探しているオブジェクトは、ちょうどシーンで検索するために、メモリに格納されている仮想マーカーであります私はそれがどこにあるのか分かりません。私が読んでいる本（実用的なコンピュータビジョンプロジェクトでOpenCVをマスターする）は、マー

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カメラから物体までの距離誤差補正

カメラからチェス盤までの距離を見積もっています。しかし、私がパターンから遠く離れている限り、誤差は直線的に増加しています。これは正常ですか？エラーを修正するにはどうすればよいですか？単純な線形方程式を使用してその誤差を補正しましたが、動作しますが、カメラパラメータに依存しないため、補正が堅牢になるはずです： error = 72.51 + distNorme * 0.0278; 私はそれらのス

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dlibの5つの顔のランドマークから顔の姿勢を推定するには？

最近dlibから5ポイントのランドマークモデルが見えました。https://github.com/davisking/dlib-models 私は推測をするために使用するように指示していますが、それを実行するdlibでは機能が見つかりません。私の質問はdlib（C++、Python）にありますか？ dlibが提供する効率的で小さな時間のかかる姿勢推定アルゴリズムやオープンソースを5点から提案でき

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アルコルスケールが正しく調整されていません

（新しくリリースされた）Arukco 2.0.7を使用していくつかのマーカーを追跡しています。私が使用しているカメラは天井に下向きに取り付けられているので、x座標とy座標だけが必要です。 2.6m×1.5mの領域を見ることができます。私がドキュメントを正しく理解していれば、私は任意の単位で使用しているマーカーの辺の長さを指定します。ポーズの出力は同じ単位になります。マーカーは19.5cmの辺の

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2つのカメラフレーム間の変位を見つける

現在、私は視覚的オドメトリプロジェクトに取り組んでいます。現在、私はEssential Matrix分解段階まで実装しています。しかし、結果の翻訳ベクトルは正規化されており、動きをプロットすることはできません。ここで、あるスケールでどのように変位を計算できますか？私は、絶対翻訳を計算するためにプランナーホモグラフィを使用するいくつかの提案を見てきました。私はそれをやっているという考えを持っていま

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単一カメラを使用したマーカー姿勢推定のエラー

次のOpenCVコードを使用して、四角形マーカーの姿勢を推定し、画像上にマーカーの3つの軸を描きます。しかし、マーカーのZ軸は、下の図のように時々180度回転します。どのようにz軸を安定させるには？ // Marker world coordinates vector<Point3f> objecPoints; objecPoints.push_back(Point3f(0, 0, 0));

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n点を使った姿勢推定の安定性

私はチェス盤を使ってカメラとカメラの間の平行移動ベクトルを推定しています。まず、固有カメラパラメータを算出し、チェス盤から検出したn点を用いて並進ベクトルを推定する。私は非常に奇妙な現象を発見しました。チェス盤でより多くのポイントを使用すると、翻訳ベクトルは正確で安定しています。このような現象は、距離が遠いほど明らかです。例えば、チェス盤の正方形は1cm * 1cmで、距離が3mのときは、25点